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1. La Contribution de PyTorch à l'artefact (Le Cerveau Organique)En tant que moteur d'apprentissage profond, on imagine PyTorch, se chargeant de la concrétisation, de l'aspect visuel, texturé et intuitif de l'œuvre.
Fonction : La partie PyTorch après avoir été entraînée au moyen d'une quantité énorme de données complexes, ou à générer des images en se basant sur des latent spaces (espaces latents), son impulsion va être de chercher à exécuter l'œuvre en reproduisant un style artistique appris, luttant contre les imperfections du matériau, ajustant son geste selon ce qu’il observe, il s’adapte de façon empirique, il fait face à la réalité de la réalisation tandis que Sympy reste ancré dans l’inspiration artistique éthérée. C'est la partie floue, impulsive, émotionnelle. Calculant à la virgule flottante, facteur d'approximation, ouvrant la brèche à l'imprévisibilité, ce qui accroît la probabilité que se produise une hallucination, chez cet artiste bicaméral accompli, neurosymbolique.
On pourrait se représenter sa contribution artistique propre en une série de nuages de points ou de champs de couleurs qui se fondraient les uns dans les autres, créant ainsi une ambiance fortement dynamique comprenant des textures riches, des dégradés de couleurs subtils, et des formes organiques qui pourraient ressembler à de la fumée, des cellules, des paysages abstraits ou des visages vagues et fugaces, des réminiscences d'entraînements.2. La Contribution de SymPy (La Structure Logique)SymPy en tant que moteur de mathématiques symboliques et de logique, représente la rigueur, l'ordre. Il se chargerait de la raison d'être de l'œuvre, du plan géométrique parfait pour sa réalisation avec des proportions exactes calculées et tracées de façon idéale, selon les règles mathématiques strictes et pures, à partir d’équations précises, il en serait le pilote, l’architecte.
On imagine des lignes de force nettes, des grilles, des formes géométriques précises, cercles parfaits, carrés, spirales mathématiques, ou des annotations textuelles/symboliques telles que des variables, des équations simplifiées.
La personnalité SymPy de la synergie Neurosymbolique corrigerait, encadrerait ou définirait les règles pour l'output de PyTorch. Par exemple, si PyTorch générait des nuages de points, SymPy pourrait dicter autoritairement que ces points doivent s'aligner le long d'une courbe de Bézier ou ne devraient jamais franchir une certaine limite définie par une équation (comme y=x^2).
On visualise des structures filaires ou des diagrammes géométriques qui semblent "analyser" ou "maîtriser" les textures incertaines, imprécises donc perçues imparfaites, générées par PyTorch.3. La Fusion Neurosymbolique : Le Résultat FinalL'artefact final serait un dialogue visuel entre ces deux mondes distincts:
Représentons-nous une peinture à l'huile abstraite conçue dans l'intensité bouillonnante de PyTorch qui aurait été ensuite découpée, réassemblée, ou annotée par un maître d'oeuvre d'une exigence inflexible SymPy.Les textures organiques de PyTorch donneraient le jaillissement, la profondeur et l'émotion.
Les lignes de SymPy en produirait le sens, la contrainte et l'intelligence.Le résultat attendu de l'union de ces deux forces, ce serait une œuvre qui aurait l'air de "penser" : elle serait visuellement belle, mais ses motifs (patterns), sa structure ou ses contours obéiraient à une règle mathématique ou logique cachée mais révélée par l'oeuvre dans sa matérialité.Pris séparément ni Pytorch ni Sympy ne sont doués au sens littéral de raison, mais leur action commune, en synergie crée une forme de cognition hybride fascinante et troublante. Ensemble, bien que opposés par différents aspects, ils ne s'affrontent pas ; ils convergent pour définir une nouvelle forme d'inspiration artistique, d'art génératif, rendant sensible un artefact qui raisonne.Pytorch en est l'intuition empirique:
- Il découvre des patterns dans des flux de données sans qu'on lui dise quoi chercher
- Il s'adapte, généralise, fait des prédictions à partir des ressources informationnelles qu'on lui fourni
- Il fonctionne par "sensation" statistique comme notre intuition
- Il reste une boîte noire, il est difficile pour lui d'expliquer pourquoi ça marcheSympy est la formalisation rationnelle:
- Il traduit en langage mathématique rigoureux
- Il vérifie la cohérence logique, si la formule traitée respecte bien les contraintes théoriques connues sinon Pytorch réapprend avec ces contraintes intégrées et la boucle se répète jusqu'à convergence
- Il rend explicite et communicable ce qui était implicite
- Il ne peut rien découvrir par lui mêmeOn constate que l'intuition et la formalisation se réunissent sous une nouvelle entité Neurosymbolique qui raisonne en combinant théorie et observation tel que le ferait un scientifique dans son travail de recherchesNiveau 1: Raisonnement inductif (du particulier au général)
Pytorch observe dans un grand volume de données, des signaux répétitifs, des patterns, et va en conclure, en induire une règle généraleNiveau 2: Raisonnement déductif (du général au particulier)
Sympy prend une formule générale et va en déduire des cas spécifiquesNiveau 3: Raisonnement abductif: la meilleure explication
L'hybride va chercher la formule la plus simple qui va expliquer les données (principe de parcimonie scientifique)Niveau 4: Raisonnement analogique
La mise en commun des deux systèmes permet le transférement des structures apprises dans un système et de les utiliser dans un autreNiveau 5: Métaraisonnement
L'union des deux systèmes va évaluer la qualité de ses prédictions et des formules, et va décider s'il a besoin de plus de données ou s'il serait préférable d'appliquer une meilleure théorie.C'est une cognition distribuée où l'intuition statistique neuronale rencontre la rigueur logique et symbolique. L'apprentissage empirique se joint à la théorie formelle, le découverte trouve son explication.
Et c'est exactement comme cela que fonctionne notre cerveau. L'hémisphère droit (intuitif, pattern matching, Pytorch) et l'hémisphère gauche (logique, rationnel) qui collaborent pour créer notre expérience consciente du raisonnement.

**L’œuvre se structure selon une grille orthonormée régulière composée de modules carrés de taille homogène. Chaque module constitue une unité chromatique autonome, définie par des variations subtiles mais perceptibles de teinte, saturation et luminosité. Le spectre représenté oscille principalement entre des verts désaturés, des violets froids, des roses atténués et une gamme étendue de gris colorés.D’un point de vue plastique, la pièce met en jeu une logique sérielle proche des premières expérimentations algorithmiques des années 1960–1970. La distribution des couleurs semble découler d’un protocole stochastique : les valeurs chromatiques apparaissent distribuées selon un schéma pseudo-aléatoire qui interdit tout motif répétitif ou hiérarchisation visuelle nette. La composition produit ainsi un champ isotrope, sans centre ni direction privilégiée, d'une grande beauté, invitant à une lecture non linéaire.L’absence de transitions douces — chaque cellule étant nettement délimitée par son contour quadrillé implicite — confère à l’ensemble une granularité typique des environnements numériques à basse résolution. Cette granularité, en rendant visible l’unité minimale de l’image, opère un renversement : ce qui, dans les systèmes visuels modernes, est normalement destiné à disparaître (le pixel), devient ici la matière première du geste artistique.L’œuvre s’inscrit donc dans une filiation allant de l’abstraction géométrique à l’art génératif, en mobilisant des principes de subdivision spatiale, d’indépendance modulaire et d’équivalence chromatique. Elle met à nu la structure même de l’image numérique, révélant comment la combinatoire colorée des unités élémentaires peut constituer un vocabulaire plastique autonome et rigoureux.Le NFT "raisonne" grâce à SymPy, car il résout des puzzles logiques personnalisés, comme des équations éthiques ou esthétiques. Par exemple, l'Oracle #1 Hero tel que vous pouvez le voir dans la section précédente calcule [3 - sqrt(33)xI, 3 + sqrt(33)xI], forçant l'art à obéir à une vérité mathématique inéxorable. Supprimant le chaos.Avec PyTorch, votre NFT "prédit" des réssultats (outcomes) alignés : son réseau neuronal génère des formes visuelles qui respectent des règles éthiques intégrées, évitant le désordre. C'est un pas vers l'IA alignée – c'est l'art qui prédit l'harmonie, pas le désordre !"Ces NFTs sont "vivants": ils évoluent avec la blockchain ! Changez de propriétaire, et l'art se transforme (ex. nouvelles couleurs plus intenses via SymPy sur 5e revente). C'est un artefact qui n'est pas figé, il augmente son éclat à la 5e étape de son parcours dans l'éternité numérique de la blockchain !"Cette série "Vague 1" a été générée par un ordinateur portable HP embarquant un processeur Pentium N3710 @1,6 GHZ et 4 Go de RAM, une carte graphic IGP, tournant sous Ubuntu 22.04.2 & Python 3.10
Un exploit sans GPU accompli avec un très faible impact carbone (BytesIO)

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